一种基于色差的两个重叠果实的分割定位方法与流程

技术特征：

1.一种基于色差的两个重叠果实的分割定位方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：输入仅为两个果实相互重叠的原始图像I_o，对原始图像I_o进行二值化处理，得到以果实区域为目标区域并以树枝和树叶区域为背景区域的二值图像I_S；所述二值图像I_S中目标区域内各像素点的灰度值均为255；所述背景区域内各像素点的灰度值均为0；

步骤2：框选出二值图像I_S中目标区域的最小外接仿射矩形，使目标区域中的像素全部落在所述最小外接仿射矩形内；

步骤3：将步骤2中最小外接仿射矩形的长和宽分别缩减到原始长度的75％～85％，得到目标矩形；

步骤4：提取目标矩形内灰度值均为0的像素点，组成ROI区域；

步骤5：分别选取位于目标矩形两长边上中部位置处的两个ROI子区域，作为两个目标ROI子区域；

步骤6：分别提取两个目标ROI子区域的中心点，连接所述两个中心点并分别向两端延长至目标矩形的两条边上，从而得到将目标矩形分割为两个四边形区域的的分割线；

步骤7：分别选取两个四边形区域，通过距离变换分别计算出两个四边形区域的重心；

步骤8：分别以两个四边形区域的重心为圆心，再分别以两个重心到分割线与目标矩形的任意一个交点的距离为半径，画圆，将两个圆形区域判定为两个果实分别所在区域，从而完成对两个重叠果实的分割和定位。

2.根据权利要求1所述的基于色差的两个重叠果实的分割定位方法，其特征在于：步骤1中的原始图像I_o为RGB图像，所述二值图像I_S按照如下步骤生成：

步骤201：将原始图像I_o转换到HSV颜色空间，从而获取原始图像的H分量图，设H分量图中第i个像素的H分量值为T_i；

步骤202：设置分割阈值[T_min，T_max]，T_min为分割阈值的下限，T_max为分割阈值的上限；

步骤203：按照如下公式遍历H分量图中每一个像素，对H分量图进行二值化：

其中,T为二值化后的H分量图中第i个像素的灰度值；

步骤204：对二值化后的H分量图进行形态学滤波，以消除图像中存在的噪点、孔洞和毛刺，从而得到二值图像I_S。

3.根据权利要求2所述的基于色差的两个重叠果实的分割定位方法，其特征在于：用于柑橘采摘时，分割阈值为[11,25]。

4.根据权利要求2所述的基于色差的两个重叠果实的分割定位方法，其特征在于：用于苹果采摘时，分割阈值为[210,255]。

5.根据权利要求1所述的基于色差的两个重叠果实的分割定位方法，其特征在于：步骤1中的原始图像I_o为RGB图像，所述二值图像I_S按照如下步骤生成：

步骤501：遍历原始图像I_o计算其每个像素的色差值，其中，第i个像素的色差值C，按如下公式：C＝2.0R-G-B，其中，R、G和B分别表示该像素在红色通道、绿色通道和蓝色通道下的灰度值；

步骤502：按照如下公式遍历原始图像I_o中每一个像素，对原始图像I_o进行二值化：

其中,T为二值化后的原始图像Io中第i个像素的灰度值；

步骤503：对二值化后的原始图像I_o进行形态学滤波，以消除图像中存在的噪点、孔洞和毛刺，从而得到二值图像I_S。

6.根据权利要求1所述的基于色差的两个重叠果实的分割定位方法，其特征在于：步骤3中目标矩形的长和宽均为最小外接仿射矩形原始长度的80％。

7.根据权利要求1所述的基于色差的两个重叠果实的分割定位方法，其特征在于：步骤8中以重心到分割线与目标矩形的两个交点中距离更短的距离为半径，画圆。

8.根据权利要求1所述的基于色差的两个重叠果实的分割定位方法，其特征在于：步骤7中采用城市街区距离进行距离变换以提取四边形区域的重心，按如下步骤进行：

步骤801：计算四边形区域内每个像素点与距离其最近的四边形区域外背景区域内的像素点的城市街区距离D_ε(p,q)，按如下公式：

D_ε(p,q)＝|x-s|+|y-t|，其中，p代表目标区域中的像素点，其坐标为(x,y)；q代表背景区域中的像素点，其坐标为(s,t)；

步骤802：将步骤801中计算出的城市街区距离D_ε(p,q)的值作为灰度值赋值给四边形区域内对应像素点，从而生成四边形灰度区域；

步骤803：选取四边形灰度区域中灰度值最大的像素点，作为重心。

9.根据权利要求8所述的基于色差的两个重叠果实的分割定位方法，其特征在于：步骤803中，如果同时存在若干个灰度值并列最大的像素点，所述像素点形成一个局部中心区域，则选取该局部中心区域的中心作为重心。